Big data i social media Codi:  M1.661    :  5
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Coneixements previs   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels recursos d'aprenentatge de què disposa l'assignatura   Recursos d'aprenentatge i eines de suport   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al primer semestre del curs 2024-2025. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.

Big data i social media és una assignatura optativa de 5 crèdits del màster universitari de Social Media, gestió i estratègia. Aquesta assignatura proporciona diferents estratègies d'anàlisi de les dades que són presents en mitjans socials com Twitter o Facebook. Es posaran en pràctica diverses eines per a dur a terme la recollida de dades dels mitjans socials, examinar les interaccions i la rellevància dels diferents actors per mitjà de mètriques d'anàlisi de xarxes socials i preparar la visualització final dels resultats obtinguts. L'assignatura té un enfocament molt pràctic i dinàmic amb l'objectiu que els estudiants puguin posar en pràctica de manera immediata els continguts del curs aplicant-los a temes del seu interès.
  Els objectius d'aprenentatge que es plantegen en aquesta assignatura són els següents:
- Recollir i analitzar de les dades que són presents en els mitjans socials.  - Fer servir eines per a aplicar mètriques d'anàlisi de xarxes socials. - Fer servir eines per a la visualització dels resultats obtinguts.

Amunt

L'assignatura optativa Big data i social media s'emmarca en el bloc d'assignatures optatives del màster que permet aprofundir especialment en l'àrea de recerca centrada en els mitjans socials. Així mateix, també permet conèixer els mitjans socials com a canal des del qual es pot obtenir la informació i des del qual es distribueix aquesta informació.

Amunt

No es requereix cap coneixement previ.

Amunt

Objectius El contingut acadèmic d'aquesta assignatura s'orienta a aconseguir que l'estudiant assoleixi els objectius següents: 

  • Saber plantejar un projecte d'anàlisi de continguts i interaccions a les xarxes socials.
  • Extreure continguts dels mitjans socials fent servir eines específiques.
  • Fer servir mètodes d'anàlisi de xarxes socials per a entendre el debat entorn d'un tema i identificar les comunitats i els actors més rellevants.
  • Visualitzar els resultats per a extreure coneixement de les dades.
  • Saber interpretar i argumentar de manera clara i exhaustiva els resultats obtinguts de les dades analitzades.
  • Entendre les implicacions de la recopilació i anàlisi de dades per a la privadesa de les persones implicades.

  Competències   Les competències bàsiques i generals del màster que estan vinculades a l'assignatura Big data i social media són les següents:

  • Disposar de coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament o aplicació d'idees, sovint en un context de recerca.
  • Saber comunicar, per part dels estudiants, les conclusions a les quals han arribat a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats.
  • Reconèixer i avaluar la rellevància i significació de la informació, i identificar les implicacions i conseqüències d'un argument, discurs o raonament.

  Les competències transversals del màster que estan vinculades a l'assignatura Big data i social media són les següents: 

  • Aplicar de forma crítica l'ús de les TIC en l'àmbit d'acadèmic i professional de referència.
  • Dissenyar un pla o projecte i gestionar-lo en un entorn professional o de recerca.

  Les competències específiques del màster vinculades a l'assignatura Big data i social media són les següents: 

  • Reconèixer i dominar les diferents tècniques, tecnologies o recursos per a la identificació, seguiment, recuperació, tractament, creació, representació, visualització, explotació de les dades i continguts que hi ha en els mitjans socials.
  • Entendre i gestionar les interaccions, interrelacions o la rellevància dels nodes que es creen en la comunicació en xarxa pròpia d'entorns de mitjans socials.
  • Comprendre i emetre informes professionals o de recerca en l'àmbit dels mitjans socials.
  • Formular i desenvolupar una estratègia de curació de continguts o gestió de dades en els mitjans socials que permeti, per mitjà de diferents tècniques i mètodes, recopilar, seleccionar i generar informació de qualitat per a l'entorn professional o de recerca.

A partir de les competències específiques del màster, es treballen les competències pròpies de l'assignatura següents: 

  • Dissenyar una estratègia de recopilació i anàlisi de dades per a contestar preguntes d'interès.
  • Entendre i resumir un article científic enfocat a l'anàlisi de xarxes socials.
  • Identificar fonts de dades rellevants.
  • Fer servir eines per a recopilar dades de Facebook i Twitter.
  • Modelitzar un entorn social per mitjà d'un graf de nodes i connexions.
  • Fer servir mètriques d'anàlisi de xarxes socials.
  • Identificar les diferents comunitats i els nodes més centrals i rellevants d'una xarxa segon diferents indicadors.
  • Preparar la visualització dels resultats obtinguts.
  • Redactar informes per a explicar el procés d'anàlisi i els resultats.
  • Interpretar els resultats traient conclusions per a respondre les preguntes de recerca.

 

Amunt

L'assignatura Big data i social media consta dels continguts següents:
 
Mòdul 1: Familiaritzar-se amb l'anàlisi de xarxes socials (crèdits: 2 ECTS)
Mòdul 2: Visualitzar i entendre interaccions a pàgines i grups públics de Facebook (crèdits: 1,5 ECTS)
Mòdul 3: Respondre preguntes de recerca per mitjà de dades de Twitter (crèdits: 1,5 ECTS)
 

Amunt

Social media Toolkit Web
Social media Toolkit Web
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques XML
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques DAISY
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques EPUB 2.0
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques MOBIPOCKET
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques HTML5
Dades massives i mineria de dades socials, conceptes i eines bàsiques PDF
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas XML
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas DAISY
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas EPUB 2.0
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas MOBIPOCKET
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas HTML5
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas PDF
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials XML
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials DAISY
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials EPUB 2.0
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials MOBIPOCKET
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials HTML5
Visualització de dades extretes dels mitjans de comunicació socials PDF
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives XML
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives DAISY
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives EPUB 2.0
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives MOBIPOCKET
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives HTML5
Mineria de dades dels Social media, tècniques per l'anàlisi de dades massives PDF
Visualización de datos extraídos de los medios sociales XML
Visualización de datos extraídos de los medios sociales DAISY
Visualización de datos extraídos de los medios sociales EPUB 2.0
Visualización de datos extraídos de los medios sociales MOBIPOCKET
Visualización de datos extraídos de los medios sociales HTML5
Visualización de datos extraídos de los medios sociales PDF
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos XML
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos DAISY
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos EPUB 2.0
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos MOBIPOCKET
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos HTML5
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos PDF
Virtual Machine Programari en línia
Toolkit de gènere Web
Toolkit de género Web
Adquisición de datos de Twitter Audiovisual
Visualización de datos con Looker Studio Audiovisual
Visualización de datos con Tableau Audiovisual
Entrenament d'un classificador de gènere Audiovisual
Adquisició de dades de Twitter Audiovisual
Visualització de dades amb Tableau Audiovisual
Entrenamiento de un clasificador de género Audiovisual
Visualització de dades amb Looker Studio Audiovisual
Com exteure dades a Youtube Audiovisual
Cómo extraer datos en Youtube Audiovisual

Amunt

En l'aula es disposa d'un blog amb els materials bàsics per treballar l'assignatura. Contenen un mòduls de lectura obligatòria, que focalitzen el treball de l'assignatura.

A més, a l'aula hi ha un recull de materials de suport, la lectura dels quals s'anirà recomanant en el tauler del professor, per tal de reforçar coneixement i ajudar a la realització dels exercicis.

Amunt

La Normativa acadèmica de la UOC disposa que el procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat dels exercicis fets.

La manca d'originalitat en l'autoria o el mal ús de les condicions en què es fa l'avaluació de l'assignatura és una infracció que pot tenir conseqüències acadèmiques greus.

L'estudiant serà qualificat amb un suspens (D/0) si es detecta manca d'originalitat en l'autoria d'alguna activitat avaluable (pràctica, prova d'avaluació contínua (PAC) o final (PAF), o la que es defineixi al pla docent), sigui perquè ha utilitzat material o dispositius no autoritzats, sigui perquè ha copiat textualment d'internet, o ha copiat d'apunts, de materials, de manuals o d'articles (sense la citació corresponent), d'altres estudiants, o per qualsevol altra conducta irregular.

La qualificació de suspens (D/0) en les qualificacions finals d'avaluació contínua pot comportar l'obligació de fer l'examen presencial per a superar l'assignatura (si hi ha examen i si superar-lo és suficient per a superar l'assignatura segons indiqui el pla docent).

Quan aquesta mala conducta es produeixi durant la realització de les proves d'avaluació finals presencials, l'estudiant pot ser expulsat de l'aula, i l'examinador farà constar tots els elements i la informació relatius al cas.

D'altra banda, aquesta conducta pot donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui.

La UOC habilitarà els mecanismes que consideri oportuns per a vetllar per la qualitat de les seves titulacions i garantir l'excel·lència i la qualitat del seu model educatiu.

Amunt

L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC.

 

Amunt